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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34738
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCarvalho Neto, Vidal Elias de-
dc.date.accessioned2025-06-05T18:24:07Z-
dc.date.available2024-11-11-
dc.date.available2025-06-05T18:24:07Z-
dc.date.issued2024-11-04-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34738-
dc.description.abstractThe application of artificial intelligence (AI) in dentistry faces challenges such as data limitations and a lack of standardization in clinical information, hindering progress, particularly in the diagnosis of oral lesions. With oral cancer representing a significant portion of neoplasia cases in Brazil, early detection is essential, and AI can play a crucial role in this process. This study investigated the capacity of the pre-trained visual language model, PubMedCLIP, to classify malignant and benign tumor lesions, achieving AUC-ROC and F1-Score values of 0.9900 and 0.9665, respectively. While the results are promising, the scarcity of clinical data limits the full utilization of the model, which was designed for multimodal tasks.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2025-06-05T18:24:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Vidal Elias de Carvalho Neto_TCC.pdf: 522034 bytes, checksum: 435f76b285b1cd85972d5ae0619d5b74 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-05T18:24:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Vidal Elias de Carvalho Neto_TCC.pdf: 522034 bytes, checksum: 435f76b285b1cd85972d5ae0619d5b74 (MD5) Previous issue date: 2024-11-04en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectLesões tumoraispt_BR
dc.subjectCâncer de bocapt_BR
dc.titleAplicação de Modelos de Linguagem Visual na Classificação de Lesões Tumorais: Um Estudo com PubMedCLIPpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Siebra, Clauirton de Albuquerque-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7215799498589737pt_BR
dc.description.resumoA aplicação de inteligência artificial (IA) na odontologia enfrenta desafios como a limitação de dados e a falta de padronização nas informações clínicas, dificultando avanços, especialmente no diagnóstico de lesões orais. Com o câncer de boca representando uma parte significativa das neoplasias no Brasil, a detecção precoce é essencial, e a IA pode ser crucial nesse processo. Este trabalho investigou a capacidade do modelo de linguagem visual pré-treinado, PubMedCLIP, em classificar lesões tumorais malignas e benignas, alcançando AUC-ROC e F1-Score de 0.9900 e 0.9665, respectivamente. Embora os resultados sejam promissores, a escassez de dados clínicos limita a utilização plena do modelo, que foi projetado para tarefas multimodais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação Científicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROSpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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